Bu bölümde, bir CSV'den DataFrame oluşturmayı, bir DataFrame'i incelemeyi, satır ve sütun alt kümeleri seçmeyi ve bir DataFrame'i sıralayıp özetlemeyi öğreneceksin.

Polars DataFrame’e Giriş

Bir CSV'yi DataFrame'e yükle

Bir DataFrame’i İncele

Bir DataFrame'den Alt Küme Seçmek

Bir DataFrame'den Series Oluşturma

Köşeli parantez gösterimiyle bir DataFrame’i alt kümelere ayırma

select() ile bir sütun alt kümesi seç

Bir DataFrame'i sıralama ve özetleme

EV verilerini sıralama

Bir DataFrame'i Özetlemek

Bir DataFrame'deki uç değerler

DataFrame Oluşturma ve Veri Seçme

Sırada, ifadelerle veriyi nasıl dönüştüreceğini, bir DataFrame'e sütun eklemeyi veya güncellemeyi, birden fazla sütunla çalışmayı ve tembel mod ile sorgu iyileştirmeye giriş yapmayı öğreneceksin.

Sütunları dönüştürme

Bir İfadeyle Veriyi Dönüştürme

Bir sütunu özetlemek

Verileri Dönüştürme

Sütun ekleme

Yeni bir sütun ekleme

Dtype'a Özel Bir İfade Kullanma

Sütunları yeniden adlandırma ve kaldırma

Birden çok sütunla çalışmak

Birden Fazla Sütunu Dönüştürme

Sonek ile yeni sütunlar oluşturma

Seçicileri birleştirme

Lazy moda giriş

Lazy Bir Sorgu Oluşturma

EV fiyatlarını ne belirliyor?

İfadelerle Veriyi Dönüştürme

Son bölümde, bir DataFrame'i belirli satır alt kümelerini elde etmek için filtrelemeyi, eksik veya yinelenen değerleri ele almayı, bir veya daha fazla sütuna göre gruplayıp özetlemeyi ve bir DataFrame'i uzun ve geniş formatlar arasında dönüştürmeyi öğreneceksin.

Satırları filtreleme

Tek koşulla filtreleme

Birden çok filtre koşulunu birleştirme

Bir koşulu olumsuzlamak

Eksik ve yinelenen değerlerle çalışma

Eksik değerleri bulma ve bırakma

Eksik değerleri değiştirme

Yinelenen değerleri kaldırma

Gruplu toplulaştırmalar

Değerleri sayma

Group-by toplulaştırma

Bir Sütunda Birden Fazla Toplama

Pivot ve unpivot işlemleri

Bir DataFrame'i pivotlama

Verileri Geniş Formattan Uzun Formata Açma (Unpivot)

Kapanış

Veri Analizi

Electric Vehicles

Music Streams

Python'da tablo verileriyle çalışmak için güçlü ve genel amaçlı bir paket olan Polars ile verileri nasıl işleyeceğini ve içgörüleri nasıl çıkaracağını keşfet. Hız ve verimlilik için tasarlanan Polars, hızlı veri keşfinden ayrıntılı analize kadar her şey için harika bir seçim. Bu derste, tablo verilerini dönüştürme, temizleme, analiz etme ve görselleştirme için temel teknikleri öğreneceksin.

<h2>Polars ile Verimli Veri İşlemeyi Keşfedin</h2>Polars, Python'da tablo verileriyle çalışmak için güçlü, genel amaçlı bir pakettir. Hız ve verimlilik için tasarlanan Polars, hızlı veri keşfinden ayrıntılı analitiklere kadar her şey için mükemmel bir seçimdir. Bu kursta, verilerinizle çalışmak için Polars'ı kullanmanın temellerini öğreneceksiniz.<br><br><h2>Verilerinizi Yükleyin, Keşfedin ve Temizleyin</h2>Öncelikle, CSV dosyalarını Polars DataFrames'e aktarmayı, içeriklerini özetlemeyi ve en önemli verileri seçmeyi öğreneceksiniz. Ardından, eksik veya yinelenen verileri bulup kaldırarak veri kümenizi nasıl temizleyeceğinizi öğreneceksiniz.<br><br><h2>Verilerinizi Verimli Bir Şekilde Analiz Edin ve Görselleştirin</h2>Ardından, verilerinizi gruplara ayırıp her grup için istatistikleri hesaplayarak daha ayrıntılı veri analizine geçeceksiniz. Ayrıca Polars ifadeleriyle sütunları dönüştürmeyi uygulayacak ve Polars'ın birden fazla sütunu aynı anda dönüştürmeyi nasıl kolaylaştırdığını göreceksiniz. Görselleştirme, verilerinizden içgörü elde etmek ve bu içgörüleri başkalarına iletmek için çok önemlidir. Kursun sonunda, içgörülerinizi sunmak için net görselleştirmeler oluşturabileceksiniz.<br><br><h2>Polars Lazy Execution ile optimize edin</h2>Polars'ın güçlü bir özelliği, performansı artırmak için kodunuzu optimize edebilmesidir. Optimizasyonu nasıl etkinleştireceğinizi öğrenecek ve bu optimizasyonların nasıl çalıştığını anlayacaksınız. Bu kurstan edindiğiniz deneyimle, Polars'ı çok çeşitli gerçek dünya veri görevlerinde kullanmaya ve değerli içgörüler elde etmeye hazır olacaksınız.

Intermediate Python

Polars ile verileri hızlı ve esnek şekilde dönüştürmeyi, temizlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.

Polars'a Giriş

Hızlı veri işleme için Python kütüphanesi olan Polars'ı kullanarak verileri verimli bir şekilde dönüştürmeyi, temizlemeyi ve analiz etmeyi öğrenin.

Yeni bir sütun ekleme

Polars'a Giriş

Uygulamalı etkileşimli egzersiz